大版本修改前的方案改造 实体类修改

.kiro/specs/scoring-system-refactor/改造方案.md

@@ -0,0 +1,163 @@
+# 评分体系改造方案
+
+## 核心公式
+
+`MatchScore = Sedu × 30% + Sexp × 40% + Sskill × 30%`
+
+---
+
+## 一、表结构改动
+
+### 1. 新建表：bg_major_category（专业分类，三级树形）
+
+```sql
+create table bg_major_category (
+    id        bigint      not null comment 'ID' primary key,
+    name      varchar(50) not null comment '类型名称',
+    root_id   bigint      not null comment '根节点ID，顶级=自身ID',
+    parent_id bigint      not null comment '父级ID，0=顶级',
+    level     int         not null comment '层级 1=一级 2=二级 3=三级'
+) comment '专业分类' row_format = DYNAMIC;
+```
+
+基于《教育部普通高等学校本科专业目录》建立层级索引，AI 将简历/岗位专业归一化到标准 ID。
+
+### 2. bg_skill_tag — 改造
+
+| 操作 | 字段 | 说明 |
+|------|------|------|
+| 删除 | `category_id` | 不再挂岗位分类 |
+| 新增 | `name` 唯一索引 | 去重用 |
+
+定位从"人工预定义"变为"AI 提取自动入库"。提取技能时先查表去重，不存在则 insert，拿 ID 写关联表。
+
+### 3. bg_job — 新增字段
+
+| 字段 | 类型 | 备注 |
+|------|------|------|
+| `required_major_ids` | json | 要求专业ID数组，关联 bg_major_category |
+| `major_sensitivity` | tinyint | 专业敏感度 0=不限 1=优先 2=强制 |
+
+### 4. bg_user_profile — 新增字段
+
+| 字段 | 类型 | 备注 |
+|------|------|------|
+| `major_ids` | json | 用户专业ID数组，关联 bg_major_category |
+| `school_rank` | tinyint | 学校等级 1=C9/985/QS前50 2=211/双一流/QS前200 3=普通一本/QS前500 4=其他 |
+| `company_prestige` | tinyint | 公司背书 1=名企 2=普通实习 3=校内活动 4=无 |
+| `experience_duration` | tinyint | 经历时长 1=≥3月 2=1-3月 3=≤1月 |
+| `role_depth` | tinyint | 职责深度 1=主导/创新 2=执行/应用 3=辅助/学习 |
+| `output_quality` | tinyint | 量化产出 1=有量化结果 2=有具体产出 3=纯描述 |
+| `honors` | json | 荣誉/竞赛/论文，格式：{"national":[],"provincial":[],"school":[],"paper":[]} |
+
+以上字段全部不在前端展示，纯用于评分计算，由 AI 分析简历后写入。
+
+### 5. bg_user_profile — 废弃字段
+
+| 字段 | 说明 |
+|------|------|
+| `work_years` | 被经历质量维度替代 |
+| `experience_industry_ids` | 行业前置过滤废除 |
+
+### 6. 不变的表
+
+- `bg_job_skill_tag_relation` — 结构不变，数据来源从预定义标签变为 AI 自动入库标签
+- `bg_user_profile_skill_tag_relation` — 同上
+
+---
+
+## 二、评分算法
+
+### 维度1：教育背景（Sedu）— 权重 30%
+
+学校等级分（Srank）与专业相关度（Smajor）的权重由专业敏感度决定：
+
+| 专业敏感度 | 公式 | 特殊规则 |
+|-----------|------|---------|
+| 强制（2） | Sedu = Srank × 0.4 + Smajor × 0.6 | 若 Smajor < 40，Sedu = Sedu × 0.5 |
+| 优先（1） | Sedu = Srank × 0.6 + Smajor × 0.4 | 无 |
+| 不限（0） | Sedu = Srank × 1.0 | Smajor 默认100，不减分 |
+
+学校等级映射：1→100, 2→80, 3→60, 4→40
+
+专业相关度（基于 bg_major_category 树形匹配）：
+- 完全匹配（同三级专业）→ 100
+- 相关对口（同二级专业类）→ 70
+- 跨专业相关（同一级学科门类）→ 30
+- 不相关 → 0
+
+### 维度2：经历质量（Sexp）— 权重 40%
+
+`Sexp = 公司背书 × 30% + 时长 × 10% + 经历深度 × 60%`
+
+公司背书映射：1→100, 2→60, 3→30, 4→0
+经历时长映射：1→100, 2→60, 3→30
+
+经历深度（60%）内部拆解：
+
+| 子项 | 占比 | 说明 |
+|------|------|------|
+| 语义相关度 | 40% | AI 判断经历与岗位方向的相关性 |
+| 职责深度 | 25% | 映射：1→100, 2→80, 3→40 |
+| 量化产出 | 20% | 映射：1→100, 2→70, 3→40 |
+| 荣誉加分 | 15% | 封顶累加制，总分不超过100 |
+
+荣誉分值规则：
+- 国奖级（national）：每项 +15-20
+- 省奖/大厂赛（provincial）：每项 +8-10
+- 院校级/专业证（school）：每项 +3-5
+- 顶刊顶会论文：每项 +15-20，普通论文：每项 +8-10
+
+### 维度3：技能匹配（Sskill）— 权重 30%
+
+废除产品方案中的向量距离、技能近亲表、分层技能池。
+
+采用简化方案：
+- AI 自由提取技能 + prompt demo 约束颗粒度
+- 提取结果入 bg_skill_tag（去重），写关联表
+- 匹配时通过 skill_tag_id 做集合碰撞
+- 公式：`Sskill = (匹配数量 / 岗位要求数量) × 100`
+
+---
+
+## 三、数据清洗改造
+
+### 岗位清洗（JobCleanService）
+
+改动：
+- 第二次 AI 调用从"预定义标签匹配"改为"自由提取 + prompt demo 约束"
+- 新增：提取要求专业 → 归一化到 bg_major_category ID
+- 新增：提取专业敏感度
+- 技能入库逻辑：查 bg_skill_tag 去重 → insert → 写关联表
+
+### 用户简历分析（UserSkillTagMatchService）
+
+改动：
+- 可能简化为一次 AI 调用，直接从简历全文提取
+- 新增：识别学校等级、公司背书、经历时长、职责深度、量化产出、荣誉
+- 新增：提取用户专业 → 归一化到 bg_major_category ID
+- 技能入库逻辑同上
+
+### DictCacheService
+
+- 删掉 skillTagMap、getSkillTagText()、getSkillTagIds()
+- 新增：加载 bg_major_category 缓存（供专业归一化使用）
+
+---
+
+## 四、影响文件汇总
+
+| 文件 | 改动 |
+|------|------|
+| SkillTag.java | 删 categoryId |
+| Job.java | 加 requiredMajorIds、majorSensitivity |
+| UserProfile.java | 加 7 个新字段，删 workYears、experienceIndustryIds |
+| MajorCategory.java | 新建 PO |
+| MajorCategoryMapper.java | 新建 Mapper |
+| DictCacheService | 删技能缓存，加专业缓存 |
+| JobCleanService | 改技能提取 + 新增专业/敏感度提取 |
+| JobCleanTransactionService | 改技能入库逻辑 |
+| UserSkillTagMatchService | 大改，新增多维度识别 |
+| JobMatchService | 重写，三维度算法全换 |
+| JobMatchScoreDto | 改字段（教育/经历/技能） |
+| JobDto / JobDetailDto | matchScore 范围可能变化 |

manager/src/main/java/org/jiayunet/mapper/MajorCategoryMapper.java

@@ -0,0 +1,13 @@
+package org.jiayunet.mapper;
+
+import org.apache.ibatis.annotations.Mapper;
+import org.jiayunet.pojo.po.MajorCategory;
+
+/**
+ * 专业分类Mapper
+ *
+ * @author zk
+ */
+@Mapper
+public interface MajorCategoryMapper extends CommonMapper<MajorCategory> {
+}

manager/src/main/java/org/jiayunet/pojo/po/Job.java

@@ -63,6 +63,13 @@ public class Job {
     /** 要求的行业经验ID，关联bg_industry */
     private Long requiredIndustryId;
 
+    /** 要求专业ID数组，关联bg_major_category */
+    @TableField(typeHandler = JacksonTypeHandler.class)
+    private List<Long> requiredMajorIds;
+
+    /** 专业敏感度 0=不限 1=优先 2=强制 */
+    private Integer majorSensitivity;
+
     /** 来源链接 */
     private String sourceUrl;
 

manager/src/main/java/org/jiayunet/pojo/po/MajorCategory.java

@@ -0,0 +1,32 @@
+package org.jiayunet.pojo.po;
+
+import com.baomidou.mybatisplus.annotation.IdType;
+import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableId;
+import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
+import lombok.Data;
+
+/**
+ * 专业分类表（bg_major_category）
+ * <p>基于教育部专业目录，三级树形结构</p>
+ *
+ * @author zk
+ */
+@Data
+@TableName(value = "bg_major_category")
+public class MajorCategory {
+
+    @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
+    private Long id;
+
+    /** 类型名称 */
+    private String name;
+
+    /** 根节点ID，顶级=自身ID */
+    private Long rootId;
+
+    /** 父级ID，0=顶级 */
+    private Long parentId;
+
+    /** 层级 1=一级 2=二级 3=三级 */
+    private Integer level;
+}

manager/src/main/java/org/jiayunet/pojo/po/SkillTag.java

@@ -18,9 +18,6 @@ public class SkillTag {
     @TableId(type = IdType.ASSIGN_ID)
     private Long id;
 
-    /** 标签名称 */
+    /** 标签名称（唯一索引） */
     private String name;
-
-    /** 所属岗位类型ID */
-    private Long categoryId;
 }

manager/src/main/java/org/jiayunet/pojo/po/UserProfile.java

@@ -7,6 +7,8 @@ import com.baomidou.mybatisplus.annotation.TableName;
 import com.baomidou.mybatisplus.extension.handlers.JacksonTypeHandler;
 import lombok.Data;
 
+import org.jiayunet.pojo.vo.UserHonorsVo;
+
 import java.time.Instant;
 import java.util.List;
 
@@ -46,12 +48,28 @@ public class UserProfile {
     /** 作品集链接 */
     private String portfolioUrl;
 
-    /** 工作年限（不展示，用于适配度计算） */
+    /** 用户专业ID数组，关联bg_major_category（不展示，用于适配度计算） */
-    private Integer workYears;
-
-    /** 拥有经验的行业ID列表（不展示，用于适配度计算） */
     @TableField(typeHandler = JacksonTypeHandler.class)
-    private List<Long> experienceIndustryIds;
+    private List<Long> majorIds;
+
+    /** 学校等级 1=C9/985/QS前50 2=211/双一流/QS前200 3=普通一本/QS前500 4=其他（不展示，用于适配度计算） */
+    private Integer schoolRank;
+
+    /** 公司背书 1=名企 2=普通实习 3=校内活动 4=无（不展示，用于适配度计算） */
+    private Integer companyPrestige;
+
+    /** 经历时长 1=≥3月 2=1-3月 3=≤1月（不展示，用于适配度计算） */
+    private Integer experienceDuration;
+
+    /** 职责深度 1=主导/创新 2=执行/应用 3=辅助/学习（不展示，用于适配度计算） */
+    private Integer roleDepth;
+
+    /** 量化产出 1=有量化结果 2=有具体产出 3=纯描述（不展示，用于适配度计算） */
+    private Integer outputQuality;
+
+    /** 荣誉/竞赛/论文（不展示，用于适配度计算） */
+    @TableField(typeHandler = JacksonTypeHandler.class)
+    private UserHonorsVo honors;
 
     /** 技能标签列表 */
     @TableField(typeHandler = JacksonTypeHandler.class)

manager/src/main/java/org/jiayunet/pojo/vo/UserHonorsVo.java

@@ -0,0 +1,27 @@
+package org.jiayunet.pojo.vo;
+
+import lombok.Data;
+
+import java.util.List;
+
+/**
+ * 用户荣誉/竞赛/论文VO
+ * <p>存储在 bg_user_profile.honors JSON 字段中</p>
+ *
+ * @author zk
+ */
+@Data
+public class UserHonorsVo {
+
+    /** 国奖级：ACM-ICPC、数学建模国赛、互联网+金奖、挑战杯国赛、国家奖学金等 */
+    private List<String> national;
+
+    /** 省奖/大厂赛：省赛一/二等奖、蓝桥杯、阿里/腾讯专项赛等 */
+    private List<String> provincial;
+
+    /** 院校级/专业证：优秀毕业生、院系奖学金、CPA/CFA、软考高级等 */
+    private List<String> school;
+
+    /** 论文：顶刊顶会/普通论文 */
+    private List<String> paper;
+}